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Blind Channel Equalization Using Conditional Fuzzy C-Means
Han. Soo-Whan 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 16 Pages
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 2011, Vol.14 No.8 965-980 (16 pages)
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Fuzzy C-means와 CONDENSATION을 이용한 객체 검출 및 추적 시스템
김종호, 김상균, 황구선, 안상호, 강병두, Kim. Jong-Ho, Kim. Sang-Kyoon, Hang. Goo-Seun, Ahn. Sang-Ho, Kang. Byoung-Doo 한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 12 Pages
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 2011, Vol.16 No.4 87-98 (12 pages)
추출하고 움직이는 객체가 다른 물체에 가려지는 경우에도 강인하게 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체의 효과적인 검출을 위해서 효과적인 고유 공간과 Fuzzy C-means(FCM) 를 결합하여 사용하고 검출된 객체를 강인하게 추적하기 위해 Conditional Density Propagation (CONDENSATION) 알고리즘을 사용한다. 먼저 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분(Principal component)으로 선형변환 한다. 주성분들의 고유 특성에 대한 해석을 통하여 객체와 배경에 대하여 판별 능력이... -
계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기 설계
안태천, 노석범, 김용수, Ahn. Tae-Chon, Roh. Seok-Beom, Kim. Yong Soo 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 5 Pages
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 2014, Vol.24 No.4 355-359 (5 pages)
클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를... -
조건부 FCM과 방사기저함수네트웍을 이용한 유도전동기 고장 검출
김승석, 이대종, 박장환, 유정웅, 전명근, Kim. Sung-Suk, Lee. Dae-Jeong, Park. Jang-Hwan, Ryu. Jeong-Woong, Chun. Myung-Geun 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 5 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 2004, Vol.14 No.7 878-882 (5 pages)
본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류할 때 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하는데 사용하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 고장검출 모델의 최종 성능을 개선하는...